[Large Model Daily 1月9日] さまざまな家具や家電製品に使用できる、初の独学による具体化された 3D グラフィックスとテキストのラージ モデル システム、AI の波が CES 2024 を席巻、NVIDIA の株価は記録を更新高い！ 第2四半期にはH20チップが国内向けに量産される予定、Baichuan Intelligentは簡単なテキスト記述でゲームキャラクターを作成できる大型モデルBaichuan-NPCをリ​​リース、NvidiaはAI分野でmiHoYo、Tencent、NetEaseなどのゲーム会社と協力するデジタルヒューマンビジネス

さまざまな家具や家電製品に使用できる、初めての独学 3D グラフィックとテキストベースの大規模モデル システム。

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Figure-01 はデモンストレーションビデオと 10 時間のトレーニングを見せるだけで、コーヒーカプセルの挿入からスタートボタンを押すまでのコーヒーマシンの使い方を一度に学習できます。 しかし、初めてさまざまな家具や家電を見たときに、ロボットを独学でデモンストレーションビデオなしで使いこなせるようになりたいと考えています。 これは解決するのが難しい問題であり、ロボットには優れた視覚認識、意思決定、計画能力だけでなく、正確な操作スキルも必要とされます。 さて、三次元で具体化されたグラフィックとテキストの大型モデル システムは、上記の問題に対する新しいアイデアを提供します。 このシステムは、3次元視覚に基づく正確な幾何学的知覚モデルと、プランニングに優れた2次元グラフィックおよびテキスト大型モデルを組み合わせており、サンプルデータを必要とせずに家具や家電に関連する複雑な長期タスクを解決できます。 。 この研究は、スタンフォード大学のレオニダス・ギバス教授、北京大学の王和教授、知源人工知能研究所のチームによって完了した。

東達大学と浙江師範大学は、AI、ハイスループット実験、化学の事前知識を統合した材料合成の一般的な枠組みを提案しました。

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過去数年にわたって、データ駆動型の機械学習 (ML) 技術は、先端材料の設計と発見のための強力なツールとなってきました。 ただし、材料合成は、前駆体、実験条件、反応物の利用可能性を考慮する必要があるため、特性や構造の予測よりもはるかに複雑になることが多く、実験的に実現できる計算による予測はほとんどありません。 これらの課題に対処するために、東南大学と浙江師範大学の研究チームは、ハイスループット実験、化学の事前知識、および材料の実験合成をガイドするためのサブグループ発見やサポートベクターマシンなどの機械学習技術を統合する一般的なフレームワークを提案しました。ハイスループット実験に隠された構造と特性の関係を明らかにし、合成の実現可能性が高い材料を広大な化学空間から迅速に選別します。 提案された方法を二次元銀/ビスマス (AgBi) 有機-無機ハイブリッド ペロブスカイトの困難な合成問題の解決に適用することにより、合成の実現可能性の成功率は従来の方法と比較して 4 倍増加します。 この研究は、利用可能な実験リソースが限られている典型的な研究室からの小さなデータセットを使用して、多次元化学加速問題を解決するための実用的なアプローチを提供します。

産業用 AI の波が CES 2024 に押し寄せ、NVIDIA の株価は過去最高値を記録しました。 国産H20チップを第2四半期に量産

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今週月曜日の CES の開幕前に行われた大規模な講演で、NVIDIA は生成 AI モデルとリアルなキャラクターの作成におけるその役割に焦点を当て、ゲーマーやコンテンツ クリエーター向けに設計された新しい GPU も発表しました。 この日、NVIDIAの株価は6.43％上昇して1株当たり522.53ドルで取引を終え、時価総額は1兆2900億ドルと過去最高額に達した。 NVIDIA はまた、RTX 4080 SUPER、RTX 4070 Ti SUPER、RTX 4070 SUPER を含む GeForce RTX 40 SUPER シリーズの GPU も発売し、すべて強力なゲームと生成 AI パフォーマンスを提供します。 GeForce RTX 4080 SUPER は 4K パノラマ レイ トレーシング ゲームをサポートしており、そのパフォーマンスはいくつかの点で GeForce RTX 3080 Ti を上回っています。

Baichuan Intelligent が大型モデル Baichuan-NPC をリリース 簡単なテキスト説明だけでゲームキャラクターを構築できる

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Baichuan Intelligent は大型キャラクター モデル Baichuan-NPC をリリースし、「キャラクター作成プラットフォーム + 検索強化ナレッジ ベース」のカスタマイズ ソリューションを開始しました。 このソリューションを通じて、ゲーム メーカーは、コードを記述することなく、簡単なテキスト記述を通じてキャラクターを迅速に構築し、キャラクターのカスタマイズを実現できます。

Getty と NVIDIA が iStock ギャラリー プラットフォーム向け AI 画像生成ツールを発表

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ゲッティ イメージズはさらに、NVIDIA と協力して、ライブラリ プラットフォームの iStock 向けに AI によるテキストから画像への生成機能を開始します。価格は 14.99 ドルで、ユーザーは 100 回生成でき、毎回 4 つの異なる画像を提供します。 作成された画像は商業的に使用でき、最大 10,000 ドルの法的著作権保護が適用されます。

GPT をベンチマークするがしきい値は作成しない、アプリケーション層の AI エージェント プレーヤーがついに登場

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年明けから大手メーカーがAIエージェントの展開を始めた。 過去 1 年間、人工知能業界のトレンドは変化し続けており、最初は大規模言語モデルと AIGC アプリケーションが登場して大きな注目を集めましたが、その後、大規模言語モデルに基づいた AI 支援アプリケーションが多数登場しました ( Microsoft コパイロット)。 現在、AI エージェントは熾烈な競争のポイントとなっており、AIGC の次のステージへの鍵となっています。 AI エージェントはあらゆる点で有望ですが、主に開発者、オタク、エンタープライズ ユーザーが AI エージェントをプレイしていることを見つけるのは難しくありません。アプリケーションレベル。 このため、メーカーは AI エージェントを立ち上げる際に、作成と使用の障壁を下げる方法を検討する必要があります。 既存の製品上で直接作成できれば、さらに良いでしょう。 1 月 9 日、DingTalk の 2024 年年次製品発表 – 私のスーパー アシスタント イベントで、7 億人のユーザーを抱える国家レベルのオフィス ソフトウェアである DingTalk が新しいバージョン 7.5 をリリースし、GPT のベンチマークを行う機会を持つインテリジェント プラットフォームを開始しました。 – AI アシスタントにより、各個人およびすべての企業がパーソナライズされた専用のスーパー アシスタントをカスタマイズできます。

NVIDIA、miHoYo、Tencent、NetEase などのゲーム会社と AI デジタル ヒューマン ビジネスで協力

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米国で開催される CES 2024 展示会で、NVIDIA は一連の新製品を発表しました。その中には、生成 AI を使用して仮想デジタル ヒューマンを作成するテクノロジー プラットフォームである NVIDIA ACE マイクロサービスがデビューしました。ACE の現在のパートナーには、MiHoYo やNetEase Games、Zhangqu Technology、Tencent Games、Ubisoft などの企業。

1 年間の努力を経て、LangChain の最初の安定バージョンがついにリリースされました。LangGraph はインテリジェントなエージェントをグラフに構築します。

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無意識のうちに、LangChain は 1 年前から存在しています。 オープンソース フレームワークとして、LangChain は大規模モデルに基づいて AI アプリケーションを構築するために必要なモジュールとツールを提供し、AI アプリケーション開発の敷居を大幅に下げ、誰もが GPT-4 などの大規模モデルに基づいて独自の創造的なアプリケーションを構築できるようにします。 LangChain 自体はこの 1 年間で進化してきました。 先ほど、LangChain は、最初の安定バージョンである LangChain v0.1.0 がリリースされたことを正式に発表しました。

NVIDIA は Deepcell と提携して、単一細胞研究における生成 AI アプリケーションを加速します

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1 月 8 日、AI を活用した単一細胞解析のパイオニアである Deepcell は、ライフ サイエンスにおける高度なコンピューター ビジョン ソリューションの開発と導入を加速するために、NVIDIA との研究協力を発表しました。 Deepcell はすでに NVIDIA A4000 と NVIDIA AI テクノロジーを使用しており、NVIDIA AI を自社の単一細胞解析テクノロジーに統合し、NVIDIA と協力して細胞生物学における生成 AI およびマルチモーダル アプリケーションの新しい用途を共同開発します。 この共同協力は、細胞形態の理解を進め、最終的にはがん、幹細胞、細胞治療を含む幅広い細胞生物学およびトランスレーショナル研究における AI による細胞分析の利用を加速することを目的としています。